样本方差和总体方差区别 _方差

样本方差和总体方差区别

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定义不同、准确性不同、分母不同。
定义不同：总体方差是一组资料中各数值与其算术平均数离差平方和的平均数。样本方差是样本关于给定点x在直线上散布的数字特征之一，其中的点x称为方差中心。样本方差数值上等于构成样本的随机变量对离散中心x之方差的平方和。
准确性：总体方差有有限总体和无限总体，有自己的真实参数，这个均值是实实在在的真值，在计算总体方差的时候，除以的是N 。样本方差是总体里随机抽出来的部分，用来估计总体（总体一般很难知道），由样本可以得到很多种类的统计量。
分母不同：总体方差的分母却是n 。样本方差的分母是n-1 。
样本标准差和总体标准差的关系
1、意义不同

样本标准差在真实世界中，除非在某些特殊情况下，找到一个总体的真实的标准差是不现实的。大多数情况下，总体标准差是通过随机抽取一定量的样本并计算样本标准差估计的。

2、用法不同

【样本方差和总体方差区别】如是总体，标准差公式根号内除以n ，如是样本，标准差公式根号内除以（n－1）。

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扩展资料

标准差表示的就是样本数据的离散程度。标准差就是样本平均数方差的开平方，标准差通常是相对于样本数据的平均值而定的，通常用M±SD来表示，表示样本某个数据观察值相距平均值有多远。从这里可以看到，标准差受到极值的影响。

标准差越小，表明数据越聚集；标准差越大，表明数据越离散。标准差的大小因测验而定，如果一个测验是学术测验，标准差大，表示学生分数的离散程度大，更能够测量出学生的学业水平；如果一个测验测量的是某种心理品质，标准差小，表明所编写的题目是同质的，这时候的标准差小的更好。

样本方差和方差的区别是什么啊
样本方差和总体方差的区别：
可以通过样本方差来估计总体的方差，但两者不一定相等。

样本的方差(S²)和标准差(S)的区别：S=根号(S²)